Retrieval-Augmented Generation Experten in Österreich
aus über 15.000 CVs mit der Kraft von KIBeauftragen Sie Experten, die RAG-Pipelines entwerfen, LLMs mit vertrauenswürdigen Wissensquellen verbinden und Retrieval, Chunking und Grounding für den echten Geschäftseinsatz optimieren. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Österreich kennen, die kürzlich Retrieval-Augmented Generation eingesetzt haben
Manuel Pasieka
Letzte Position:
KI-Ingenieur bei Misumi Europe GmbH & Motius GmbH
- Eine nächste Generation von NLP-Plattformen entworfen und gebaut, um den vertriebsnahen Kundenservice durch intelligente Anfrageanalyse und Routing zu beschleunigen und die durchschnittliche Antwortzeit auf Kundenanfragen um 30 % zu senken.
- Ein hybrides NLP-System entwickelt, das Large Language Models (LLMs) mit klassischen NLP-Pipelines kombiniert, um robuste und nachvollziehbare Ergebnisse zu liefern.
- Mechanismen für Anfrageklassifizierung und Routing entwickelt, damit Support-Teams Kundenanfragen schneller und genauer bearbeiten können.
- Die LLM-basierte Datenextraktion und Klassifizierung mit Context Engineering optimiert.
- Die Plattform in Kundenservice-Prozesse integriert und so Reaktionszeiten reduziert sowie die Effizienz im Team verbessert.
Daniel Schlager
Letzte Position:
KI-Automatisierung E-Commerce bei Looops
- KI-Automatisierungs-Roadmap für ein D2C/B2B-E-Commerce-Unternehmen.
- Customer-Service-Bot mit RAG über Support-Tickets und Produktdaten, OCR-Pipeline für Eingangsrechnungen mit Writeback in Business Central, Lead-Gen- und Posting-Automation.
- Deterministische n8n-Workflows mit EU-gehosteten Modellen.
- n8n, RAG / Mistral, Qwen/BGE Embeddings / Business Central API, HubSpot, Shopify / Scaleway, S3 / Claude Code, OpenCode.
Marcel Steger
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur - Python bei Versicherungsgesellschaft
Projekt-Tech-Stack: Python, AWS, Azure, FastAPI, openai, pandas, unittest/pymock
Erfolge:
- Automatisierte Datenextraktions-Pipelines entwickelt, um komplexe Excel-Datensätze über LLM-basierte Workflows in strukturierte Formate zu überführen.
- Eine generative Slide-Deck-Engine entworfen, die natürliche Spracheingaben in formatierte Präsentationsinhalte umwandelt.
- Erweiterte LLM-Funktionen mit der OpenAI Response API integriert und dabei komplexes Tool-Calling sowie Logik für strukturierte Ausgaben umgesetzt.
- Einen skalierbaren Backend-Microservice mit FastAPI, Docker und OpenShift entwickelt und containerisiert, um agentische Skills zu hosten und bereitzustellen.
Slavi Slavev
Letzte Position:
Leiter KI-Bereitstellung bei REEVO Tech
- Architektur einer unternehmensweiten KI-Strategie mit 25 % Kostensenkung durch Integration mehrerer LLM-Plattformen (Claude, OpenAI, Gemini) mit intelligenter Weiterleitung und Fallback-Optimierung
- Förderung operativer Exzellenz mit 85 % weniger manueller Dokumentation und dreimal schnellerer Kampagnenproduktion durch KI-Workflow-Automatisierung und Agenteneinsatz in Slack und Microsoft Teams
- Aufbau eines KI-Governance-Frameworks von Grund auf, Implementierung der EU AI Act-Konformität, Datenanonymisierungsprotokollen und Sicherheitsfiltern gemäß DPIA-Standards
- Skalierung der KI-Einführung durch strukturierte Onboarding-Programme, Entwicklung abteilungsübergreifender Workflows mit sicheren Zugriffskontrollen und umfassenden Audit-Trails
- Implementierung fortschrittlicher RAG-Systeme mit Elasticsearch, Vertex AI und Azure AI Foundry zur Verbesserung des Wissenszugriffs und der Zuverlässigkeit der Ergebnisse
- Steuerung der Umsetzung über OKR-Frameworks und Koordination funktionsübergreifender Teams in 6-wöchigen Projektzyklen zur Sicherstellung strategischer Ausrichtung und messbarer Ergebnisse
Martin Haintz
Letzte Position:
Softwareentwicklung & IT-Beratung bei Selbstständig
Tech-Stack: Flutter/Dart, Unity3D, React, NextJS, JavaScript, TypeScript, HTML, CSS, SASS, SCSS, Tailwind, Bootstrap, Ollama, llama.cpp, LangChain, MCP, RAG, n8n, Node-Red, PlatformIO, Arduino, ESP, C, C++, Python/Django, NodeJS, C#, .NET, PostgreSQL, MySQL, MS-SQL, MongoDB, AWS, Azure, GCP, GitHub Actions, GitLab CI, Azure Pipelines, Ansible, Terraform, Docker, Postman, REST, WebSocket, Figma, Penpot, Adobe Illustrator, Adobe InDesign, VS Code, Android Studio, Visual Studio, Unity3D, Jira, Confluence, Traefik, Rclone, Authentik, pfSense, Cloudflare, Proxmox, MQTT
Frühere Projekte:
n8n-Automatisierung, die eingehende E-Mails aus einem Office-Postfach ausliest und an die zuständigen Personen weiterleitet
FastMCP 2-Server, der interne Dienste über eine REST-API einem LLM bereitstellt
Terraform-Migration der Cloud-Infrastruktur mit Azure-VMs, Netzwerk, Blob, Storage und cloud-init
Azure Pipelines für automatisierte Tests, Deployments und Artefakt-Management
Integration von Terraform, Ansible und Cloudflare Tunnel mit Docker-Container-Provisionierung und Backups
GitHub Actions CI/CD für Flutter-App-Builds, Tests, automatisierte Screenshots und App-Store-Deployment
Flutter-App mit SSO, lokaler Datenbank, Backend-Integration und BLE-Synchronisation
GCP-Setup mit Cloud DNS, App Engine und Cloud SQL
AWS-Umgebung mit EC2, S3, Route 53 und ECS
Durchführung von Workshops zu Docker, Git, Terraform, Ansible, Cloudflare, DevOps und modernen Software-Entwicklungspraktiken
Backend-Entwicklung mit Python Django REST Framework, PostgreSQL und MQTT
SSO-Identity-Provider mit OIDC, OAuth, LDAP, Cloudflare Tunnels und Authentik
Christian Mayr
Letzte Position:
Senior Feature Engineer - Banking bei start.me app e.U.
- Anforderungsmanagement & Business-Analyse
- Architekturverantwortung für Kernbank-Erweiterungen
- Schnittstellenmodellierung für Drittsysteme (TiGital, ESA, ÖNB)
- AML-, KYC- & ZV-Reporting
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Retrieval-Augmented Generation einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre
Positionsdauer
1,7 Jahre
Positionen pro Freelancer
16
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Gesundheitswesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Österreich verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen.
Durchschnittssätze von Experten in Österreich, die Retrieval-Augmented Generation einsetzen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was RAG macht
Retrieval-Augmented Generation, oft RAG genannt, kombiniert ein Sprachmodell mit Dokumentenabruf. Es wird genutzt, um Fragen aus internem Wissen, Richtlinien, Produktdokumenten, Supportfällen und Forschungsunterlagen zu beantworten, ohne das Modell raten zu lassen. Gute Arbeit konzentriert sich darauf, Ausgaben in Quellen zu verankern und Antworten nachvollziehbar zu halten.
Wofür es geeignet ist
- Interne Wissensassistenten
- Suche in PDFs, Wikis und Ticket-Archiven
- Copilots für den Kundensupport
- Zusammenfassung von Forschung und Fällen
- Antworten mit Quellenlinks entwerfen
RAG ist üblich, wenn ein Unternehmen bereits nützliche Inhalte hat, aber besseren Zugriff darauf braucht. In Österreich taucht es oft in regulierten, mehrsprachigen und dokumentationsintensiven Umgebungen auf, in denen Präzision wichtig ist.
Kern-Stack
Ein gutes RAG-Setup ist mehr als nur ein Prompt. Es umfasst meist Embeddings, Vektordatenbanken, Reranker, Chunking-Regeln und Prüfungen zur Bewertung. Spezialisten arbeiten außerdem mit Orchestrierungstools, Dokumentenparsern und Zugriffskontrollen, damit das System die richtigen Inhalte sicher nutzen kann.
Wann Hilfe sinnvoll ist
Unternehmen holen sich freiberufliche Expertise, wenn der erste Prototyp schlechte Antworten liefert, das Retrieval wichtige Quellen übersieht oder die Ausgabe über verschiedene Dokumente hinweg instabil wirkt. Unterstützung wird auch gebraucht, wenn aus einer Demo ein produktiver Workflow mit Logging, Feedbackschleifen und menschlicher Prüfung werden soll.
Was starke Experten tun
- Retrieval an den tatsächlichen Inhalten ausrichten, nicht an einer generischen Demo
- Probleme mit der Quellenqualität von Problemen mit der Modellqualität trennen
- Chunking, Metadaten und Ranking für besseres Grounding fein abstimmen
- Halluzinationen mit quellenbewussten Prompts und Prüfungen reduzieren
- Mit Produkt-, Daten- und Sicherheitsteams an der Einführung arbeiten
Starke Profis erklären Abwägungen klar. Sie wissen, wann RAG die richtige Antwort ist und wann Fine-Tuning, Suche oder eine einfachere Wissensdatenbank besser passt.
Umsetzung in Österreich
Teams in Österreich brauchen oft Unterstützung auf Englisch und Deutsch in derselben Lösung. Freelancer können remote für Design und Tuning arbeiten und dann vor Ort bei Workshops, Dokumentenprüfungen oder dem Abstimmen mit Stakeholdern dabei sein. Das ist nützlich, wenn Wissen über Regionen, Teams und Systeme verteilt ist.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Retrieval-Augmented Generation.
Retrieval-Augmented Generation wird genutzt, um Fragen aus den eigenen Inhalten eines Unternehmens zu beantworten, statt sich nur auf das Modellgedächtnis zu verlassen. Es passt gut für Support-Wissen, Richtlinienabfragen, Produktdokumentation und interne Recherche. Der Mehrwert entsteht dadurch, dass zuerst das passende Quellenmaterial geholt und danach eine fundierte Antwort erzeugt wird.
RAG lässt das Basismodell bestehen und ergänzt zum Zeitpunkt der Anfrage das Abrufen aus Dokumenten oder Datenbanken. Fine-Tuning verändert das Modellverhalten durch Training, was für Stil oder Domänenmuster nützlich ist, fehlende Fakten aber nicht so direkt löst. Viele Teams starten mit RAG, wenn sie vor allem aktuelle, quellenbasierte Antworten brauchen.
Ein starker Retrieval-Augmented Generation Spezialist sollte Dokumentenverarbeitung, Embeddings, Vektorsuche, Reranking und Bewertung kennen. Praktische Erfahrung mit Prompts, Metadaten-Design und Zugriffskontrolle ist genauso wichtig wie Modellwissen. Für produktive Arbeit sind auch Beobachtbarkeit und Fehleranalyse wichtig.
Sie brauchen kein vollständig aufgebautes System, bevor Sie Hilfe für RAG beauftragen. Viele Unternehmen holen einen Spezialisten dazu, wenn sie einen Stapel Dokumente und einen groben Prototypen haben, der noch schwache Antworten liefert. Je früher die Retrieval-Logik geprüft wird, desto weniger Zeit geht für die falsche Lösung verloren.
Teams vergleichen Retrieval-Augmented Generation oft mit klassischer Suche, einer einfachen Chat-Oberfläche oder Fine-Tuning. Suche ist besser zum Stöbern und Filtern, während RAG besser ist, wenn die Antwort in natürlicher Sprache formuliert und auf konkrete Quellen gestützt sein soll. Die beste Wahl hängt von der Aufgabe und der Aktualität der Inhalte ab.
Ja. Die meiste RAG-Arbeit kann remote erledigt werden, einschließlich Quellenanalyse, Prompt-Design, Retrieval-Tuning und Bewertung. Vor-Ort-Termine in Österreich können helfen, wenn Teams Workshops, Zugriff auf sensible Dokumente oder eine enge Abstimmung mit den Fachverantwortlichen brauchen. Mehrsprachige Umgebungen sind üblich, daher kann Unterstützung auf Englisch und Deutsch nützlich sein.
Suchen Sie nach jemandem, der erklären kann, warum Antworten scheitern, nicht nur, wie man Tools miteinander verbindet. Ein starker Retrieval-Augmented Generation Profi spricht über Quellenabdeckung, Chunk-Strategie, Ranking-Qualität und Bewertung mit echten Testfragen. Er oder sie sollte auch wissen, wann das Problem die Datenqualität und nicht das Modell ist.
Das Retrieval-Augmented Generation-Ökosystem umfasst oft Vektordatenbanken, Embedding-Modelle, Dokumenten-Loader, Reranker und Orchestrierungs-Frameworks. Der genaue Stack kann variieren, aber starke Spezialisten sollten sich in den Bereichen Suche, Retrieval und Generierung sicher bewegen können. Außerdem müssen sie Sicherheit und Quellberechtigungen im Blick behalten.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Österreich, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 101 €, was einem Tagessatz von etwa 810 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Österreich, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 100% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Österreich, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Österreich, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (50%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Österreich, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (67%) und Gesundheitswesen (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Österreich, die Retrieval-Augmented Generation in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Business Intelligence (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Retrieval-Augmented Generation eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
